摘要
本发明的一种电缆缺陷识别的方法、装置、电子设备及存储介质,属于配电电缆缺陷识别技术领域,方法包括以下步骤:采集目标电缆的声纹数据;通过三角拓扑聚合优化法对最大相关峭度滤波法的滤波长度和周期进行参数优化,采用优化后的最大相关峭度滤波法对声纹数据进行去噪增强处理;通过三角拓扑聚合优化法对在线序列极限学习机的输入权值和隐藏层偏置进行参数优化,基于参数优化后的在线序列极限学习机构建电缆缺陷识别模型;基于声纹数据进行模型训练,采用输出权值的链式更新法则实时更新电缆缺陷识别模型的当前输出权值,并输出电缆缺陷识别结果。本发明显著提升了声纹增强和极限学习机参数优化的效率和效果,极大地降低了硬件资源和计算成本。
技术关键词
电缆缺陷
拓扑空间模型
滤波
极限学习机
参数
机器可读指令
顶点
电子设备
周期
处理器
数据处理模块
在线
数据采集模块
样本
代表
节点
存储器
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反馈架构
BP神经网络
评价指标体系
评价方法
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曲线
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原型
医学图像分割方法
查询特征
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医学图像分割模型